全聯超便宜的背後:「寄售」費用大吃品牌利潤!一圖看懂上架全聯要多少錢?
全聯超便宜的背後:「寄售」費用大吃品牌利潤!一圖看懂上架全聯要多少錢?
2025.07.31 | 新零售

在台灣零售體系中,「後扣費用」指的是並非在商品進貨時就直接從貨款中扣除,而是在銷售行為發生後,通路商再向供應商收取。這種制度並非全聯獨有。然而,當寄售制度與系統化收費同步發生,品牌所面對的經營壓力被大幅放大。從讓利毛利、負擔冷鏈與退貨成本,這套傾斜的合作結構正演變為品牌難以掌控的制度性風險。

台灣零售體系下,品牌商面對的從來不只是「定價壓力」,而是一整套以通路為核心、品牌需高度配合的制度邏輯。綜合眾多食品業者的心聲反應:「台灣的零售業看似買斷,實際是買斷+退貨+罰款+合作贊助費的混合體。」而全聯不只採用將風險轉嫁到品牌的寄售制度、還要求要比其他通路便宜兩成,品牌若要維持上架,就得默默承擔。

不是價格而已,品牌被制度全面套牢

在零售通路業中,「後扣費用」指的是供應商在商品銷售出去之後,需要依據合約,將一定比例的銷售額或其他約定的款項回饋給通路商。這類費用並非在商品進貨時就直接從貨款中扣除,而是在銷售行為發生後,通路商再向供應商收取。

在這種邏輯下,全聯不買斷商品的寄售制度只是起點,真正重壓品牌利潤的是一系列名為「合作」的外部費用與罰則,無論是上架、促銷、冷鏈維護還是報廢物流,幾乎所有成本由品牌方承擔。

固定和延伸的費用如下:
1、活動與行銷費:廠商活動、年中慶及週年慶、新店進場贊助費、DM費、窗型卡等
2、月收營運費:開放式冰櫃費用、電子商務作業費、商品管理費、通訊交易平台作業費用、後補毛利(從全聯當月賣出商品抽取毛利費用8%,有銷售就會在月底系統結算)等
3、「小時達」上架費用:電商行銷推廣費用、電商平台作業費用等
4、代送商費用:配送費、逆物流退貨處理費等
5、罰款:沒有如期上架、缺貨等

全聯.jpg
圖/ 食力

品牌的隱性成本清單,如何系統性侵蝕利潤?

上架通路後每個月需付費用以及活動時的宣傳費用,看似通路對營運的合理要求,實際上卻形成品牌利潤被不對等轉移。因為全聯不負責上架與巡補作業,品牌多半需委由代送商或經銷商負責實體操作。更嚴重的是,品牌商如欲購買行銷板位(如吊卡、地貼、側插等),除了需支付高額行銷費,卻因全聯各店執行程度不一,無法確保全台1200多家店均落實陳列,品牌因此須再自費派人巡店或委託商化公司,形成額外成本負擔與人力浪費。

上述費用類型早已存在於台灣各類型零售通路之中,雖然並非全聯體系獨有現象。但在全聯的寄售制度與系統化收費疊加下,品牌財務壓力顯著放大。「我們像是借了架位擺商品,但要自己負責整條鏈條的每一段成本。」品牌業者反應,即使品牌已將末端售價便宜讓利20%,這些制度性外部支出仍可能使淨利跌破5%,成為高周轉但高風險的低利環境。

除了後扣費用,還有各種罰款機制

全聯強調「全通路最低價」原則,要求品牌確保所有其他通路(包含電商、經銷、特通)售價不得高於其平台。若全聯人員到其他通路巡架發現有商品在全聯售價比較貴,就會要求價格調整,若沒有把它當作優先通路,就會對於隔年的合約議價有影響。

但在實務操作中,品牌遭罰款的原因有時候卻難以預測,例如就有品牌僅在其他通路販售容量不同、口味調整的變異品項,仍可能被視為違反最低價原則。一位食品業者就曾遇過將不同規格的同一品項上架至全聯和另一通路,全聯卻認為兩者為同一款商品,違背通路原則,因此罰款且無限期下架。

這樣的懲罰方式不只存在於價格條款。根據食品業者分享的實務經驗,只要出現供貨延遲、鋪貨率不達標、促銷活動未配合,品牌就可能被開罰,部分罰則在合約上有明載,部分卻是潛規則。「常常就是突然通知你要罰,說是沒有達成通路活動條件。」處罰包含罰款、商品下架等處分。

延伸閱讀:全聯併大潤發市占破40%!台灣零售版圖洗牌:momo死守19%防線,酷澎成最大黑馬?

通路絕對壞嗎?制度費用背後是高昂營運壓力

通路營運也需成本,多數食品業界受訪者亦指出,零售通路或許並非出於惡意壓榨,而是對抗高成本結構的必然結果。畢竟租金與人力成本長期攀升,特別是都會商圈與冷鏈門市。且通路的營運利潤微薄,台灣零售業平均淨利率僅約3%,難以自吸成本。

超過30年零售經驗的資深主管表示,從通路的制度設計角度來看,原意或許是提高營運效率、控管品項與價差風險,「台灣零售業難做是事實。租金不降、人事成本又飆。這些『制度費用』對通路來說,有時是不得已。」但他也表示,「問題不是要不要收,而是不能只收,卻又不服務、不透明。」

制度費用若能與服務對價對應、公開透明,尚屬可接受範疇,但當其變成一種不對等常態,便會加劇品牌與通路間的信任落差與生態失衡。

制度性風險正成為品牌生態最大破口

當全聯透過併購整合市占,建立龐大物流網絡與架位支配力,其所代表的不只是流通效率的極致,更是制度主導權的集中化。雖然外部費用與制度罰則早已普遍存在於台灣零售業體系中,但全聯體系的寄售機制與規則執行力,使得這些風險加倍外顯。而品牌若無自營通路或自主定價能力,只能選擇「全面配合」與「完全接受」的被動角色。

值得重申的是,制度風險的本質,不在於單一條款是否合理,而在於品牌是否有知情、協商、申訴的空間。當制度變成通路獨自書寫與解釋的契約劇本,品牌將連經營策略都變得邊緣與無效。

本文授權轉載自《食力》,原文標題為:上架只是入場券!全聯寄售、後扣、罰款如何蠶食品牌利潤?

延伸閱讀:全聯被罰2千萬踩到誰的紅線?要求廠商最低價,為何消費者占不到便宜?

關鍵字: #全聯
往下滑看下一篇文章
AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放

AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

國泰金控
產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
進擊的機器人
© 2025 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓